A pesquisa mais recente do Google revela um problema chave: grandes modelos de idiomas têm dificuldade em corrigir efetivamente seus erros de raciocínio na ausência de orientação externa. Essa descoberta é de grande significado para o campo da inteligência artificial, especialmente ao desenvolver aplicativos que requerem alta segurança e confiabilidade. Os pesquisadores descobriram que, quando os modelos dependem apenas de seus próprios mecanismos internos para corrigir as reações iniciais, eles geralmente se enquadram em um ciclo de erros que não podem alcançar a verdadeira autocorreção.
Através de experimentos, a equipe de pesquisa descobriu que, embora vários modelos possam alcançar a chamada "autoconsistência" até certo ponto por meio da votação, ainda existe uma lacuna significativa entre esse mecanismo e a autocorreção real. Essa consistência superficial pode mascarar as falhas de raciocínio inerente ao modelo e não pode resolver fundamentalmente o problema dos julgamentos errados. Essa descoberta nos lembra que, ao avaliar o desempenho do modelo de linguagem, não podemos confiar apenas nas métricas de consistência da superfície.
Este estudo tem um impacto profundo no campo da segurança da inteligência artificial. Em cenários de aplicação de alto risco, como diagnóstico médico e consulta legal, a capacidade de autocorreção do modelo é crucial. Os resultados da pesquisa mostram que os modelos atuais de idiomas ainda exigem mecanismos externos de supervisão e intervenção para garantir a precisão e a confiabilidade de sua produção. Isso fornece uma referência importante para o design de futuros sistemas de inteligência artificial.
Os pesquisadores enfatizam que, embora o modelo atual tenha limitações na autocorreção, isso não significa que devemos desistir da exploração. Em vez disso, este estudo aponta a direção para melhorias futuras. Eles pediram o desenvolvimento contínuo de mecanismos de autocorreção mais avançados com base no entendimento total do potencial e das limitações do modelo. Isso pode incluir a introdução de dados multimodais, recursos aprimorados de inferência e o estabelecimento de um sistema de detecção de erros mais completo.
Esta pesquisa também desencadeou um pensamento aprofundado sobre o caminho do desenvolvimento da inteligência artificial. Isso nos lembra que, ao perseguir o tamanho e o desempenho do modelo, sua capacidade de raciocínio inerente e mecanismo de autocorreção não deve ser ignorada. Pesquisas futuras podem explorar novas maneiras de combinar bases de conhecimento externas com processos de raciocínio internos para aprimorar os recursos de autocorreção do modelo.
No geral, esta pesquisa do Google Deepmind soou um alerta para o campo da inteligência artificial e também apontou o caminho a seguir. Ele enfatiza que, ao desenvolver grandes modelos de linguagem, mais atenção deve ser dada ao cultivo e avaliação de suas habilidades de autocorreção. Essa descoberta levará a tecnologia de inteligência artificial a uma direção mais segura e confiável, estabelecendo as bases para a construção de sistemas verdadeiramente inteligentes.